麦肯锡公司表示：半导体公司可能会因产量损失而损失数百万美元。产量损失是由于机器或流程输出中的缺陷、返工或报废而造成的损失。

半导体制造商可以通过多种方式提高质量和产量。然而，考虑到集成电路制造的复杂性和成本，努力实现持续改进至关重要.

质量控制和产量

一个晶片上同时制造几百个芯片。我们不是在谈论美味的饼干；晶片通常是一块硅(世界上最丰富的半导体之一)或其他半导体材料，设计成非常薄的圆盘形式。晶片用于制造电子集成电路。

晶圆被成组处理，称为批次。一旦制造过程完成，每个晶片上的每个芯片都要接受一系列功能测试，并被判定为合格或有缺陷。

测试后，用于质量控制和过程监控目的的数据分析通常侧重于总体批次级的汇总测量上，如成品率（一个批次中的良好芯片数量）和功能良好率（一个批量中的良好晶片数量除以工作但不满足规格限值的芯片数量）。

虽然这些度量是关键的，但是它们也假设缺陷是随机分布在该批中的晶片内和晶片之间。

Minitab了解半导体行业日益增长的需求

晶圆图如何有所帮助

了解批量水平的产量并分析根本原因是推动产量提高的关键。为了获得更深入的见解，通过使用晶圆图，工程师可以直观地看到有缺陷的芯片是否显示出系统的图案或集群。

这些空间模式可能包含关于潜在制造问题的有用信息，这些信息被整体汇总测量所遗漏。Mark H.Hansen、Vijayan N.Nair和David J.Friedman共同撰写了《从集成电路制造过程中监测空间聚集缺陷的晶片图数据》一文，他们认为，特定的模式可能指向共同问题。例如，如果您在晶圆边缘看到一圈死芯片，这可能表明在快速热退火过程中温度分布不均匀。有缺陷芯片的棋盘图案通常表明步进机有故障。机器的过度振动可能会释放出足够多的粒子，导致晶片某个相邻区域的所有芯片失效。一般来说，缺陷群可以被分类为颗粒相关或工艺相关，颗粒相关集群可分配给单独的机器，而工艺相关集群可归因于一个或多个不满足规格要求的工艺步骤。

上面是一个晶圆图的例子——缺陷环可能表明温度分布不均匀

另一方面，空间随机缺陷也可以讲述一个故事。例如，随机缺陷密度往往随着洁净室的整体洁净度而上升和下降。这些可以通过长期的持续改进计划、逐步改进或者更新和升级设备大修来减少。或者，空间随机缺陷可能表明工艺没有问题，而是材料有问题。

晶圆图——重要的质量工具

复杂制造环境中的质量控制也很复杂。由于半导体制造的高成本特性，任何可以提高产量的额外见解都可以显著节约成本。晶圆图是质量工程师工具箱中的一个附加工具，可以更快地找出问题的根本原因。